No ano de 2019, houve um derramamento de óleo no Atlântico Sul e o material foi levado pelas correntes até o litoral brasileiro, passando a impactar diversos ecossistemas. Este derramamento foi considerado o maior evento em extensão ocorrido no Atlântico Sul, com aproximadamente 5380 toneladas de material derramadas, chegando a afetar uma extensão de 2.890 km.
Os dados apresentados, nessa página, acerca do derramamento de óleo foram obtidos a partir de informações apresentadas pelo IBAMA (Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos Naturais Renováveis). Como órgão governamental responsável pela fiscalização e proteção ambiental, o IBAMA desempenha um papel crucial na coleta e análise de dados relacionados a incidentes ambientais. Com base nas informações aqui apresentadas, torna-se possível compreender a extensão dos danos causados pelo derramamento de óleo e os impactos sobre os ecossistemas costeiros e a fauna marinha.
Mais informações: https://www.gov.br/ibama/pt-br/assuntos/fiscalizacao-e-protecao-ambiental/emergencias-ambientais/manchasdeoleo
Os dados aqui apresentados foram revisados por Alef Jonathan da Silva com última atualização em julho de 2023. As informações foram coletadas a partir de buscas na base de dados da Web of Science da seguinte forma: (oil spilled OR oil spill OR petroleum spilled OR petroleum spill) AND (Brazil OR brazilian OR coastal region of brazil OR coastal region of Brazilian). E posteriormente foram selecionados apenas os trabalhos que se referiam ao derramamento ocorrido em 2019 no atlântico sul e que atingiu o Brasil.
Este aplicativo foi desenvolvido por Alef Jonathan da Silva, aluno do Programa de Pós-Graduação da Universidade Federal de São Carlos, sob orientação do professor Mauro de Melo Júnior (Departamento de Biologia da Universidade Federal Rural de Pernambuco) e Maria da Graça Gama Melão (Departamento de Hidrobiologia da Universidade Federal de São Carlos).
Última atualização: Julho/2023
E-mail para contato: a.lef93@hotmail.com
Lattes:
Esse app foi criado em linguagem R, usando os seguintes pacote:
tidyverse (Wickham 2017), flexdashboard (Sievert et al., n.d.), shiny (Chang et al. 2015), DT (Xie, Cheng, and Tan 2018), readxl (Wickham and Bryan 2019), ggplot2 (Wickham 2016), plotly (Sievert et al. 2017), googleway (Cooley 2018), knitr (Xie 2013), circlize (Gu et al. 2014).(Iannone, Allaire, and Borges 2018)
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